(0 のコメント)
今日のデジタル時代では、インテリジェント サービスに対する企業の需要は日に日に高まっており、AI カスタマー サービスやマーチャント ナレッジ Q&A などのアプリケーション シナリオがますます一般的になってきています。多くの友人が、オープンソースのソリューションを見つけて、それを既存のコードに統合する方法を理解するために、同様の質問と回答のシステムを社内に構築する必要があると私に報告してくれました。このビデオでは、オープン ソース フレームワーク FastGPT を使用して企業内部の知識の質問と回答システムを実装する方法を説明します。実際、このプロセスは複雑ではありませんので、見てみましょう。
FastGPT は、LLM 大型言語モデルに基づいた知識ベースの質問と回答システムであり、多くの実用的な機能を備えています。すぐに使用できるデータ処理機能とモデル呼び出し機能を提供するだけでなく、プロセスの視覚化を通じてワークフロー オーケストレーションを実行し、複雑な質疑応答シナリオを実現します。アーキテクチャ図の左側は、コア データとベクター データのストレージを担当します。モデル ゲートウェイは、中間の API を通じて構築されます。下部にはさまざまな大規模モデルを接続でき、ローカルにデプロイされたオープンソースの大規模モデルも使用できます。品揃えがとても豊富です。
大規模なモデル操作では GPU リソースの需要が高いため、純粋な CPU を使用すると、質問と回答の応答に 1 分以上かかる場合があります。したがって、今回は GPU ファーストのサーバーを選択し、GPUEZ インテリジェント コンピューティング クラウド プラットフォームを使用しました。このプラットフォームでは、48G のビデオ メモリを備えたインスタンスをオンデマンドでレンタルします。これはデモ プロジェクトなので、従量料金を支払い、1 時間レンタルし、ベース イメージを指定することにしました。機械学習と人工知能に関連する科学的研究と探索には、このプラットフォームは非常に使いやすいです。インスタンスの実行後は、SSH 接続と Jupiter Lab モードの両方がサポートされます。入力後、SSH ログイン コンソールと同様にターミナルを選択します。 LINUX コマンドを入力してフィードバックを得ることができます。
FastGPT をインストールするには、LINUX、Mac OSX、および Windows システムに適した docker compose メソッドを使用します。操作は簡単で、「頭を使わないインストール」と言えます。必要な構成は、モデルが単一の API プラットフォームにアクセスすることだけです。国内の大規模な公共福祉モデルへのアクセスを例にとると、FastGPT が提供するドキュメントに従うことは難しくありません。
今回使用した GPUEZ インテリジェント コンピューティング クラウド プラットフォームは、優れたエクスペリエンスを備えています。柔軟で便利な従量課金制をサポートしており、他のプラットフォームでは珍しい 32G や 48G などの大容量シングルカード ビデオ メモリを備えており、自作のイメージを保存して再利用できます。豊富な機械学習データとモデル トレーニング データが含まれています。科学的な研究や探査に大いに役立ちます。このプラットフォームは全国の多くの大学の教師や学生、科学研究機関の研究者と協力しているため、安全、安定、保証されています。今すぐ登録して、5 元のトライアル特典と 20% の消費割引を獲得してください。コメント欄にリンクを貼らせていただきました。コンピューティングパワーのレンタルが必要な友人は、試してみるとよいでしょう。
上記の手順を通じて、FastGPT を使用して企業向けの内部ナレッジ ベースの質問と回答システムを構築する方法を学びました。全体のプロセスはシンプルで理解しやすいです。ぜひ皆さんもエンタープライズレベルのAI質疑応答システムを独自に構築してみてください。ご質問やアイデアがございましたら、コメント欄にメッセージを残して共有してください。次のビデオでお会いしましょう!
Twitterでシェアする Facebookでシェア
Indie123
コメント
現在コメントはありません